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2026/02/12(木)開催
| 参加枠 | 申込形式 | 参加費 | 参加者 |
|---|---|---|---|
前払い | 先着順 | 8,000円(現金払い) | 0人 / 定員5人 |
当日払い | 先着順 | 10,000円(現金払い) | 0人 / 定員5人 |
全4回まとめて払い | 先着順 | 25,000円(現金払い) | 0人 / 定員5人 |
講座名 Pythonで学ぶ機械学習に必要なプログラミング入門 DAY1 Pythonを用いたプログラミング基礎
機械学習、ディープラーニングが世間を賑わせる中、実装言語のデファクトスタンダードといってもよいPythonにご興味おありの方は多いのではないかと思います。
なぜ、デファクトスタンダードになったかといえば、機械学習、ディープラーニング、データ分析系の便利なライブラリがとても充実しており、ビジネスバリューを出す上では比較的学習コストが低いことが一番の理由のように思います。
とはいえ、エンジニアでない方や、他の言語を常用しているエンジニアの方からすると、ハードルが高く見えるのも事実です。
本講座シリーズは、自身のノートPCで、実務でよく使用されるPythonの便利なライブラリを用いながらPythonコーディングを行っていただき、機械学習、ディープラーニング、データ分析に触れようとされる方の足がかりとなるようなカリキュラムとなっています。
また、それぞれの講座は独立性をもたせているので、「自分はここは理解しているからいいや」という方は、つまみ食いいただいても理解可能な構成となっています。
プログラミングを勉強しようとして挫折した方、そもそもやったことのない未経験者の方も、機械学習について理解するための技術的なベースを整えませんか。
・Pythonの独学で挫折された方
・Pythonに触れたことのないエンジニア
・これから機械学習、ディープラーニング、データ分析系の仕事をしたい方
・Pythonを元にプログラミングの基本が理解でき、データ分析や機械学習モデル構築時のエンジニアリングに不安がなくなります
・NumPy、pandas、matplotlib、Jupyterなど、データ分析/機械学習について学ぶ上で必須のライブラリの使用方法について理解できます
・gitを用いたソースコード管理やFlaskを用いたAPI開発など、機械学習に直接は関係なくてもベースとして知って置かなければならない技術について理解できます
※ 過去に行いました同名の勉強会に参加いただいた方は、過去の参加費用を割り引いてご参加いただけますので、事前に お申し付けください(今回は以前より断然深掘りした講座になります)。ただし、割引は4回講座のうち3回以上受講される方のみ適用となります。
連絡先:info@skillupai.com
| 開催日時 | 勉強会名 | |
|---|---|---|
| DAY1 | 11/18(土) 17:30-20:30 | Pythonを用いたプログラミング基礎 |
| DAY2 | 11/25(土) 17:30-20:30 | NumPy、matplotlibで学ぶ数値計算、グラフ描画 |
| DAY3 | 12/02(土) 17:30-20:30 | pandasで学ぶ表計算 |
| DAY4 | 12/09(土) 17:30-20:30 | FlaskをベースにしたAPIの制作 |
※一日だけ受講いただいても理解できる内容となっています
※受付開始時間は、勉強会開始の15分前となります
※休憩を5分*2 程度挟む予定です
みんなの会議室 代々木第1
JR山手線 代々木駅から徒歩4分
東京都渋谷区千駄ヶ谷5-14-10 新宿明治通りビル6階
https://goo.gl/2G6t81
・プログラミングの環境構築(Jupyter Notebook)
・Pythonの文法(変数、配列、条件分岐、繰り返し、関数)
・Gitについて(ソースコード管理) (必ず手元のPCで実行していただきます!)
※手元のPCで手を動かしながら進めることを重視します
※講座内容は変更となる場合があります
ノートPCをご持参ください。PC環境はWindows7以降、Mac10.9(Mavericks)以降。
Python : Anaconda3-4.2.0。推奨メモリは、8GB以上。
Anacondaはファイルサイズが大きく時間がかかるので、ノートPCに事前にダウンロードをお願いします。
15名 先着順
・勉強会内容の撮影もしくは録音することは、ご遠慮ください。
・個人ブログへの記述については、良識の範囲内でお願いいたします。
領収書は事前にinfo@skillupai.comまでセミナータイトル名と領収書の宛名をご連絡ください。 但し書きは「セミナー代」となります。ご指定の但し書きが必要な場合はその旨もご連絡をお願い致します。
https://www.skillupai.com/